Η μετάβαση από το tensorflow σε JAX μπορεί να παρουσιάσει αρκετές προκλήσεις:
1. Καμπύλη μάθησης: Το JAX βασίζεται σε ένα λειτουργικό πρότυπο προγραμματισμού, το οποίο μπορεί να είναι άγνωστο για τους προγραμματιστές που είναι συνηθισμένοι στην αντικειμενική προσέγγιση της TensorFlow. Αυτό απαιτεί σημαντική προσαρμογή στο στυλ κωδικοποίησης και την κατανόηση των εννοιών όπως η αμετάβλητη και οι καθαρές λειτουργίες [5].
2. Τεκμηρίωση και υποστήριξη της κοινότητας: Ενώ ο Jax κερδίζει δημοτικότητα, η τεκμηρίωση και η υποστήριξη της κοινότητας δεν είναι τόσο ώριμες όσο η TensorFlow's. Αυτό μπορεί να καταστήσει πιο δύσκολο για τους νέους χρήστες να βρουν πόρους και να αντιμετωπίσουν προβλήματα [5].
3. Μετατροπή μοντέλων: Δεν υπάρχει απλή βιβλιοθήκη για τη μετατροπή μοντέλων TensorFlow απευθείας στο JAX. Οι χρήστες ενδέχεται να χρειαστεί να ξαναγράψουν με μη αυτόματο τρόπο τα μοντέλα τους ή να χρησιμοποιούν έμμεσες μεθόδους όπως η μετατροπή σε ONNX, αν και αυτό δεν υποστηρίζεται πλήρως για το JAX ακόμα [3].
4. Βελτιστοποίηση απόδοσης: Η JAX προσφέρει υψηλές επιδόσεις, ειδικά με τις λειτουργίες της Just-in-Time (JIT) και τις διανυσματικές λειτουργίες (VMAP). Ωστόσο, η επίτευξη της βέλτιστης απόδοσης απαιτεί την κατανόηση αυτών των χαρακτηριστικών και τον τρόπο αποτελεσματικής εφαρμογής τους, κάτι που μπορεί να είναι προκλητική [5].
5. Ενσωμάτωση με το υπάρχον οικοσύστημα: Το TensorFlow έχει ένα μεγάλο οικοσύστημα βιβλιοθηκών και εργαλείων. Το JAX, ενώ είναι συμβατό με ορισμένα εξαρτήματα TensorFlow (π.χ. πιθανότητα TensorFlow στο JAX), μπορεί να απαιτήσει πρόσθετη ρύθμιση ή προσαρμοσμένη ενσωμάτωση για ορισμένες λειτουργίες [7].
6. Συμβατότητα υλικού: Το JAX είναι ιδιαίτερα κατάλληλο για TPU, αλλά οι χρήστες χωρίς πρόσβαση σε αυτά μπορεί να βρουν λιγότερα πλεονεκτήματα έναντι του TensorFlow ή του Pytorch, οι οποίες είναι πιο φιλικές προς τη GPU [5].
Συνολικά, ενώ η JAX προσφέρει σημαντικά πλεονεκτήματα όσον αφορά την ταχύτητα και την ευελιξία, η μετάβαση από το TensorFlow περιλαμβάνει την υπέρβαση αυτών των τεχνικών και των προκλήσεων που σχετίζονται με το οικοσύστημα.
Αναφορές:[1] https://discuss.ai.google.dev/t/is-google-replacing-tensorflow-with-jax/18015
[2] https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tensorflow-in-2023/
[3] https://stackoverflow.com/questions/70356126/is-there-a-module-to-convert-a-tensorflow-nn-to-jax
[4] https://keras.io/guides/migrating_to_keras_3/
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/1b08qv6/d_is_it_worth_switching_to_jax_from/
[6] https://github.com/pytorch/pytorch/issues/41857
[7] https://www.tensorflow.org/probability/examples/tensorflow_probability_on_jax
[8] https://docs.jax.dev/en/latest/installation.html
[9] https://softwaremill.com/ml-engineer-comparison-of-pytorch-tensorflow-jax-and-flax/